Probing popular and political discourse on antimicrobial resistance in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) is an increasing threat to global public health that is largely exacerbated by the overuse and misuse of antimicrobial medicines. As the largest antimicrobials producer and user in the world, China has a critical role to play in combatting AMR. By examining Chinese news articles and policy statements, we aim to provide an authentic understanding of public discourse in China on AMR. METHODS: A search was conducted using two of the most comprehensive digital libraries for Chinese news media documents. Chinese policy documents were retrieved from official Chinese government websites. Records from June 2016 to May 2017 were included. Grounded theory was used to analyze included records, and we followed an iterative thematic synthesis process to categorize the key themes of each document. RESULTS: Across 64 news articles, most articles delivered general knowledge about AMR and debunked AMR-related myths, explored the implications of AMR-relevant policies, and discussed the misuse of antimicrobials in the agricultural sector. All policy documents provided guidance for healthcare workers, encouraging them to better manage antimicrobial prescriptions and usage. CONCLUSIONS: While the Chinese media actively educates the public on strategies for AMR prevention, certain news articles risk misleading readers by downplaying the hazards of domestic AMR issues. Further, although several national policies are geared towards combatting AMR, the government faces difficult challenges in overcoming public misconceptions regarding antimicrobial use. Records from the regional level should also be examined to further explore China's public discourse on AMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».